未来属于驳斥问题的人

用的森林资源，像和光，像自来水，像移动互联网。

只有 AI 能力也灵活可用且随时外加时，它才能无论如何发挥作用，无论如何设法新进跨入 AI 黄金时代。那些在服务业里面无论如何实践的人，那些面对无论如何弊端的人提不止需求、度量弊端，AI 就能以弱小的能力也，设法他们应对。

在互联网高速转型的黄金时代，IT 的企业里面都意味著会有新产品经理，他们是找到需求、度量弊端，再组织森林资源去应对弊端的人。好的新产品经理可遇不可求。今天，在 AI 的设法下，新产品经理更加需的是懂得如何善用最当年沿的 AI 关键技术，较好更加难以地应对弊端。

黄金时代变了，关键在于能不能提不止好弊端。

02、有 AI 的未来

世界性是由提不止弊端的人推展的。提不止一个好弊端，多半比见到谜题更加关键性。当莱特兄弟以后模仿海鸟飞行，而开始学术研究液体流体动力学的时候，人类文明才无论如何能飞翔。

那么，有 AI 的未来意味著会是怎样的？

微信飞桨认为，AI 确实设法新进减少能力也，更加快速地应对弊端。AI 能力也确实像大工业生产那样标准化、模块化、自动化，让任何人都能难以地研习和采用。

这也是迄今为止 AI 的平台面临的普遍弊端。正如亨利·福特所说，「如果我去询问人们一切都是什么，他们意味著会说一切都是更加快的马和。」关键技术的转型多半先于大众思维，有弊端的人们并不一定了解到 AI 可以设法他们应对弊端；AI 关键技术的限额还是偏高，人们并不一定意味著会难以学意味著会采用 AI 来应对弊端。

飞桨一切都是应对这些弊端，带进平板黄金时代的增长引擎。从 2016 年封闭源代码以来，飞桨一直不遗余力与Valve生态村、与各种服务业和的企业合作伙伴，提供针对服务业独特需求的 AI 能力也，最佳化与硬体的适配，以及减少研习和采用限额。

北京大兴区长子营镇有一座豆科植物工厂，厂长李开一个人最多可以照看 100 亩地——是过去的 5 倍。提供助力的，即便如此是 AI：计算机光影组件不仅意味著会自动定位蔬菜应该健康、能否收成，还能及时找到家畜。搭起这样的系统也并不麻烦：飞桨提供了 EasyDL 零限额 AI 合作开发的平台 ，将紧密结合高度研习假设的现实生活转替换成搭积木般的活动。

这是相比简单的 AI 能力也。在其他内容更加繁多、上下游更加多样的服务业，飞桨采用另一种策略性：合作开发预受训大假设，并针对战斗任务和服务业最佳化，过渡到当年提能力也、战斗任务能力也、服务业能力也的配对。

更加高 AI 的「智力」，关键在于算法、样本和算力。应对弊端能力也强于的高度机器学习，需大量样本和弱小计算能力也的支撑。机器学习意味著会通过研习受训样本，在实质上为一些变量codice_，这些变量称为「假设实例」，是高度研习假设应对弊端能力也的关键。而预受训大假设，就是实例很多的、用大量样本必需受训好的高度研习假设，可以帮使用者减少创建和受训 AI 假设的成本。

更加强于的计算能力也，更加多的样本，这是「大力不止奇迹」的初衷，多半有效率。从 2019 年到 2021 年，假设实例的数量每年都降低一个预测值：微软的 T-NLG 有 170 亿实例， OpenAI 的 GPT-3 有 1,750 亿个实例，谷歌的 Switch Transformer 的实例更加是约到了 16,000 亿。

大假设实例数量的迅速攀升

某种程度迅速猛增的，是大假设的受训成本。GPT-3 采用了 285,000 个 CPU 核心，10,000 个 GPU, 以每秒 400Gb 的高速网络连接 GPU 服务器；这样的配置，足以在在世界性上GW排行榜当年四里面占据一席。在超大算力的需求下，GPT-3 受训一次就要用掉 19 万度和光，花掉 460 万美元。

这样的转型是不环境保护的。虽然大假设操作性强于，但减少效果所需的成本降低得更加快。而且，操作性强于并不意味著在具体内容弊端上表现较好。

使用者以为自己一切都是更加快的马和，但是他们无论如何一切都是的是更加快、更加安全、更加简便的交通基本功能；使用者采用某种基本功能，是为了应对某个弊端。市场营销大师西奥多·博纳特曾说：「使用者不一切都是四分之一英寸的螺杆。他们一切都是的是个四分之一英寸的大洞。」

AI 大假设要与应用情节匹配，才能较好地应对弊端。所以，飞桨文心大假设将能力也分了类。当年提大假设沉淀知识与思维直觉能力也，战斗任务大假设为特定战斗任务最佳化，服务业大假设再叠加服务业特有的样本和知识，来让 AI 获得较好的思维，设法人们认真不止较好的决策。在 5 月 20 日的 Wave Summit 2022 高度研习Valve峰意味著会上，飞桨文心大假设出乎意料披露了十个大假设，涉及多种专项战斗任务，以及自然资源和光力和金融业两个垂直服务业。

与服务业合作伙伴，让自然资源和光力和金融业领域的战斗任务减少效果，意味著弱小的 AI 能力也开始设法人们应对关键性弊端了。

但是这还毕竟。基本功能要易学易用，才能广泛采用；飞桨文心大假设还配套了合作开发作业系统、API 以及内嵌了文心大假设能力也的 EasyDL 和 BML 合作开发的平台，努力减少采用限额，积极争取让人人都可以带进 AI Valve。封闭良好的生态，才能带来更加多创造，文心大假设放眼共享飞桨生态，推不止大假设创意和探索生态村旸谷；飞桨的平台不太意味著凝聚 477 万Valve，服务 18 万个企事业为单位，创建 56 万个应对弊端的 AI 假设。立足于飞桨这个的平台，微信试探性人才培养培养了超过 200 万 AI 人才。

飞桨的目标很说明：让更加多人了解到，AI 可以设法人们应对弊端；让更加多人知道，如何采用 AI 来应对弊端。

03、未来仅限于提不止弊端的人

毕竟，世界性是以弊端来组织的。世界性怎么说学科门类，只是向人们抛不止挑战。

未来正在越来越很慢，越来越不确定。适者生存，未来仅限于能敏锐地找到弊端、提不止弊端的人。

然后，他们将和 AI 独自，面对世界性的挑战。

提不止弊端的人，将不仅是思想家、商业领袖或历史学者；他们意味著是创业者，小团队，服务业学术研究专家，以及任何只想把世界性越来越较好的人。

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